Phonetic features guide phonotactic generalizations in perception.
Notice bibliographique
Résumé
Although features are useful theoretical constructs (they allow parsimonious descriptions of phonological inventories, patterns, and alternations), their etology remains debated. Three hypotheses have been advanced: (1) Phonological patterns involving phonetically natural classes arise from historical changes affecting similar sounds, but features have no psychological reality; (2) features emerge in the listeners’ phonology on the basis of phonetic and phonological experience (including exposure to patterns resulting from historical changes); (3) features are abstract symbols provided by universal grammar (UG), and they are independent of phonetic implementation. To test these alternatives, French and English listeners were exposed to a constraint on obstruent voicing, and tested implicitly on their generalization of the constraint to untrained obstruents. If the historical hypothesis is true, no generalization would occur. Since voiced stops and fricatives form a phonetic natural class in French but not in English, emergent features would favor generalization only in this language. In contrast, voiced stops and fricatives are natural classes in terms of abstract phonological features in both languages; therefore, the UG hypothesis predicts both groups will generalize. Current results support the emergent hypothesis [French generalized: t(11) = 2.5, p<0.03; English did not: t(8) = 1.69, p>0.1], but additional data are being collected.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».